逻辑语言的高效实现技术

来源 :模式识别与人工智能 | 被引量 : 16次 | 上传用户:lv_yj
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传统的逻辑语言实现往往采用自上而下,自左至右的深度优先策略。这种方法效率低下,很难满足人工智能问题求解的要求。本文提出的高效逻辑语言实现方法综合采用优化编译思想和智能控制机制,克服了逻辑语言中合一和回溯操作的瓶颈问题。该方法可为设计智能加速部件和智能计算机提供参考。
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本文提出了一种线性算法,当视线与图像平面垂直、平行光从斜方面入射、物体在正交投影下成像时,该算法可用于由单目图像恢复物体的外形.将图像区域划分成一系列的小三角形,每个小三角形上的灰度函数都可被线性化,利用支撑函数—即曲面上的一点之径矢量与曲面在该点处的法向量的点乘,经过坐标变换之后,图像平面中的每个小三角形上的病态灰度方程可以在新坐标系下转化为可解的方程。因此,在图像区域上寻找到具有最大灰度值的一
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表面颜色的计算是计算视觉理论中的一个独立模块,它与运动、深度和形状的感知同样重要。本算法企图模拟并理解人类的颜色视觉。本文组织如下:简述颜色视觉的研究历史;介绍颜色视觉计算理论,从心理学、生理学出发提出了计算的约束条件;由PDP理论及约束条件出发形成计算前提,实现了感知颜色的一个并行算法;最后给出计算机模拟与实验结果,证实本算法符合颜色恒常性,并进行了若干讨论。
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矢量量化方法在图像压缩中能取得较高的图像压缩比,但在恢复图像中会产生方块效应。本文提出一种基于小波变换的级间相关并行矢量量化方法(ISCPVQ)(Inter-Scale Correlated ParallelVQ),能有效地去除方块效应,并且能同时考虑级间对应区域的量化误差,使矢量量化自适应于图像内容。实验表明这种矢量量化方法能取得很好的图像压缩效果。
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本文提出了一种基于刚性约束的多个三维刚体运动估计的鲁棒性方法,可实现多个刚体运动的分割,并能克服由于野值点所产生的误差,且不需任何先验知识,大量实验显示了算法的有效性。
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人体正常肝脏与有病变肝脏B型超声波图像的纹理特征具有较大差别。本文从纹理分析角度提出用多分辨率分数维特征及基于灰度共生矩阵的和熵、角二阶矩和对比度等十个纹理特征参数作为模式识别特征矢量,用最近邻分类器实现了人体正常肝脏与肝硬化B超图像的自动分类。
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此文介绍我们课题组基于代数几何自动定理证明的吴方法求解一类立体视觉问题的新途径,在模式识别与机器智能领域的国际著名学者和先驱傅京孙教授逝世十周年之际,谨以此文献给傅先生。
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本文提出了一种快速有效的空间平面曲线的识别方法。在这种方法中,从单幅图像提取表征曲线形状的描述子,该描述子由曲线上透视不变点之间的射影距离不变量构成,且不受物体和摄象机之间的位置、方向以及摄象机物理参数的影响,因此这种识别方法不受图象透视的限制。本文用一组真实的平面物体进行了识别实验,结果表明这些形状描述子对空间平面曲线的识别有很好的性能。
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本文给出一种摄像系统内部参数尺度因子的测定方法,其特色在于简易性和鲁棒性。此法基于文中建立的一个严密的摄像系统构像几何方程,同时在测定中采取了一系列技术以充分克服摄像系统各项误差源的影响,而测定控制装置仅需要一个平面控制网板。实验测定精度:图像像素间距误差低于0.05μm,尺度因子误差小于0.5%。
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本文提出了一种锐化图像边界和用Rapid变换的手写汉字识别方法。文字图像由摄像机输入,在预处理阶段用锐化图像边界方法,使笔道二值化更加容易。然后再用Rapid变换抽取文字特征。其算法能比较好地吸收手写汉字的扭曲、变形。系统实验表明本方法是有效的。
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纹理是识别图像中有用区域及物体的一个重要空间特征。本文定义灰度级单元为圆邻域集,采用内插算法预测该邻域集的灰度值,并依据纹理谱的基本原理建立了以谱峰值变化率为主要参数的纹理特征提取方法。将提取的特征用于自然纹理图像的视觉模式分类实验,取得了较为理想的结果。另外,统计了同一种纹理图像经不同角度旋转后其特征参数的变化,结果表明该特征具有较好的旋转不变特性。
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